En novembre dernier, Google libérait le code source de son outil d’intelligence artificielle maison : TensorFlow. La firme de Mountain View libérait alors l’outil qui avait permis la mise en place de nombreux services comme les traductions et analyses d’image. Aujourd’hui, Google offre une nouvelle version de TensorFlow permettant de connecter des réseaux de machines, jusqu’à plusieurs centaines simultanément.
Cela semble une avancée évidente pour améliorer les performances de TensorFlox : plus le volume de données qu’une solution d’intelligence artificielle est capable de traiter plus elle devient intelligente. La capacité de TensorFlow à passer d’un calcul mono machine à un réseau d’ordinateurs connectés simultanément permettra aux utilisateurs de proposer des systèmes plus performants et rapides.
Google a gagné une première victoire dans la bataille des solutions d’apprentissage machine : TensorFlow est la solution d’apprentissage la plus populaire sur la plateforme de partage de codes GitHub. Avec la livraison de la version TensorFlow 0.8, Google souligne l’enthousiasme du public pour cette solution. Bien que livré en novembre 2015, il est aussi le projet le plus dérivé sur la plateforme en 2015. Les applications de TensorFlow sont multiples et l’on a pu découvrir quelques programmes issus de la solution d’apprentissage, pour l’instant ludiques, comme l’apprentissage du jeu Pong, ou la réalisation de faux idéogrammes chinois. Cette dernière réalisation est la création du designer David Ha qui soulignait dans une interview à The Verge à quel point TensorFlow facilite la participation du grand public à des expériences d’apprentissage profond. Il insiste aussi sur le design cohérent de la solution et la facilité de partage des résultats.
Source : www.tensorflow.org